从结构元素的嵌套数组创建Spark DataFrame？

从结构元素的嵌套数组创建Spark DataFrame可以通过使用Spark的内置函数explode和struct来实现。

首先，我们需要导入必要的模块和函数：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import explode, struct

然后，我们可以创建一个SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

接下来，我们可以定义一个包含嵌套数组的结构元素：

data = [
    ("John", [[1, "a"], [2, "b"], [3, "c"]]),
    ("Alice", [[4, "d"], [5, "e"]]),
    ("Bob", [[6, "f"]])
]

然后，我们可以将数据转换为DataFrame，并使用explode函数将嵌套数组展开为多行：

df = spark.createDataFrame(data, ["name", "nested_array"])
df = df.select("name", explode("nested_array").alias("nested"))

接下来，我们可以使用struct函数将展开的列重新组合为结构元素：

df = df.select("name", struct("nested._1", "nested._2").alias("nested_struct"))

最后，我们可以查看创建的DataFrame：

df.show()

这样，我们就成功地从结构元素的嵌套数组创建了一个Spark DataFrame。

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